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No trecho “A inteligência artificial (IA), assim como qualquer ferramenta, pode servir tanto para o bem quanto para o mal”, os vocábulos “bem” e “mal.” exercem, no período, o papel de adjetivos, caracterizando os efeitos da aplicação tecnológica.
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Considerando o emprego das palavras e a adequação vocabular no texto, a forma verbal utilizada no segmento “salienta Radfahrer” funciona como um verbo de elocução empregado como sinônimo perfeito de ratifica.
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A correção gramatical seria mantida caso o trecho “sem princípios éticos e regulação adequada, a tecnologia pode reforçar desigualdades, manipular comportamentos e expor usuários a riscos graves.” fosse reescrito da seguinte maneira: caso não haja princípios éticos nem regulação adequada, a tecnologia poderá reforçar desigualdades, manipular comportamentos e expor usuários a riscos graves.
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No trecho “Afinal, tecnologia sem ética não é avanço – é perigo.”, o travessão poderia ser substituído, sem prejuízo para a correção gramatical e para a coerência do texto, pela conjunção adversativa “mas” antecedida de uma vírgula, escrevendo-se: Afinal, tecnologia sem ética não é avanço, mas perigo.
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Em “Discutir ética no desenvolvimento tecnológico é essencial”, a oração que atua como sujeito da forma verbal “é” apresenta um núcleo representado pelo substantivo “ética”.
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- SemânticaDenotação e Conotação
- Interpretação de TextosFiguras e Vícios de LinguagemFiguras de Linguagem
Na oração “vira uma lei da selva”, o segmento é empregado em sentido conotativo, constituindo uma metáfora para figurar um cenário de desordem e prevalência do mais forte na ausência de regulamentação tecnológica.
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No fragmento “expor usuários a riscos graves”, o emprego do sinal indicativo de crase no vocábulo “a” seria obrigatório caso o substantivo “riscos” fosse substituído pelo termo equivalente ameaças, escrevendo-se expor usuários à ameaças graves.
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No trecho “cabe à sociedade orientar seu uso, cobrar transparência e colocar o ser humano no centro das decisões tecnológicas.”, a forma verbal “cabe” é transitiva direta e indireta, pois exige, simultaneamente, um objeto direto e um objeto indireto.
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Texto para o item.
Inteligência artificial ajuda a entender e
combater o comportamento sedentário
Quando um novo ano começa, muita gente coloca, entre suas resoluções, vencer o sedentarismo. Esse problema está relacionado, sobretudo, ao excesso de tempo em comportamentos de baixo gasto energético. Uma pessoa pode, por exemplo, passar de oito a dez horas sentada no trabalho e ainda frequentar a academia regularmente. Nesse caso, ela é fisicamente ativa, mas apresenta um alto nível de comportamento sedentário.
Pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial da Unicamp investigam aplicações de IA para saúde e bem-estar, incluindo a detecção do comportamento sedentário por meio de dispositivos vestíveis, como smartwatches e anéis inteligentes. O objetivo é emitir alertas preventivos antes que ocorram problemas críticos de saúde.
Embora sensores estimem os níveis de atividade física, o grande desafio é identificar com precisão o comportamento sedentário no cotidiano, já que pequenos gestos repetitivos das mãos podem confundir os aparelhos. Para solucionar esse problema, pesquisadores desenvolveram a rede neural XNet, um modelo que analisa não apenas o movimento bruto, mas também a repetição e a frequência desses gestos.
A detecção automática do comportamento sedentário abre caminho para intervenções personalizadas, como alertas para pausas ativas e metas diárias adaptadas à rotina de cada pessoa. Mais do que estimular a prática de exercícios, essas estratégias valorizam pequenas mudanças no cotidiano, reduzindo o tempo contínuo que o indivíduo passa sentado.
Do ponto de vista fisiológico, o comportamento sedentário é definido por atividades com gasto energético muito baixo, geralmente abaixo de 1,5 MET (múltiplo equivalente metabólico). A quantificação em METs permite classificar as atividades do dia a dia, enquadrando o ato de permanecer sentado ou deitado por longos períodos no nível mais baixo dessa escala.
Em uma rotina de escritório, o ideal é levantar-se a cada hora, por cerca de três minutos, para caminhar um pouco. Assim, os sistemas de monitoramento funcionam como aliados para que o usuário estabeleça metas, permitindo que ele faça escolhas mais saudáveis a partir do próprio histórico de dados.
Internet: <jornal.unicamp.br>
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Texto para o item.
Inteligência artificial ajuda a entender e
combater o comportamento sedentário
Quando um novo ano começa, muita gente coloca, entre suas resoluções, vencer o sedentarismo. Esse problema está relacionado, sobretudo, ao excesso de tempo em comportamentos de baixo gasto energético. Uma pessoa pode, por exemplo, passar de oito a dez horas sentada no trabalho e ainda frequentar a academia regularmente. Nesse caso, ela é fisicamente ativa, mas apresenta um alto nível de comportamento sedentário.
Pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial da Unicamp investigam aplicações de IA para saúde e bem-estar, incluindo a detecção do comportamento sedentário por meio de dispositivos vestíveis, como smartwatches e anéis inteligentes. O objetivo é emitir alertas preventivos antes que ocorram problemas críticos de saúde.
Embora sensores estimem os níveis de atividade física, o grande desafio é identificar com precisão o comportamento sedentário no cotidiano, já que pequenos gestos repetitivos das mãos podem confundir os aparelhos. Para solucionar esse problema, pesquisadores desenvolveram a rede neural XNet, um modelo que analisa não apenas o movimento bruto, mas também a repetição e a frequência desses gestos.
A detecção automática do comportamento sedentário abre caminho para intervenções personalizadas, como alertas para pausas ativas e metas diárias adaptadas à rotina de cada pessoa. Mais do que estimular a prática de exercícios, essas estratégias valorizam pequenas mudanças no cotidiano, reduzindo o tempo contínuo que o indivíduo passa sentado.
Do ponto de vista fisiológico, o comportamento sedentário é definido por atividades com gasto energético muito baixo, geralmente abaixo de 1,5 MET (múltiplo equivalente metabólico). A quantificação em METs permite classificar as atividades do dia a dia, enquadrando o ato de permanecer sentado ou deitado por longos períodos no nível mais baixo dessa escala.
Em uma rotina de escritório, o ideal é levantar-se a cada hora, por cerca de três minutos, para caminhar um pouco. Assim, os sistemas de monitoramento funcionam como aliados para que o usuário estabeleça metas, permitindo que ele faça escolhas mais saudáveis a partir do próprio histórico de dados.
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